揭秘 Deep & Cross : 如何自动构造高阶交叉特征 https://zhuanlan.zhihu.com/p/55234968 Deep & Cross Network总结 Deep和Cross不得不说的秘密 [深度模型] Deep & Cross Network (DCN) https://mp.weixin.qq.com/s/Xp_xTmcx56tJqfjMhFsArA

M-LAG（Multichassis Link Aggregation Group）即跨设备链路聚合组，是一种实现跨设备链路聚合的机制。M-LAG主要应用于普通以太网络、VXLAN和IP网络的双归接入，可以起到负载分担或备份保护的作用。相较于另一种常见的可靠性接入技术——堆叠，M-LAG在可靠性、升级等方面有着显著的优势。 1 工作原理 1.1 基本概念 DFS (Dynamic Fab

1. 微分段 主要用于控制东西向流量 1.1 微分段简介 微分段（Microsegmentation），也称为基于精细分组的安全隔离，是指将数据中心网络中的服务器按照一定的原则进行分组，然后基于分组来部署流量控制策略，从而达到简化运维、安全管控的目的。 在数据中心网络中，随着数据存储以及应用的增多、网络内部流量的增大，企业面临的安全性风险也在不断增加。传统技术中可以通过划分业务子网、配

DCN之前FM系列特征交叉思路总结 在之前的推荐算法特征交叉系列中，已经介绍了从FM，FFM，到PNN，DeepFM，NFM，AFM这一系列围绕特征交叉展开的算法，这些算法都是以FM为基石，在FM的基础上优化其二阶交互表达能力的策略，主要有三种形式： 引入DNN优化FM的非线性能力：PNN，DeepFM，NFM都是将DNN和FM结合，其中PNN，NFM采用串联结构，DeepFM采用并联结构

DCNv2简介 可变形卷积网络的卓越性能源于其适应物体几何变化的能力。通过对其自适应行为的检查，我们观察到，虽然对其神经特征的空间支持比常规的 ConvNet 更接近对象结构，但这种支持可能远远超出感兴趣区域，导致特征受到不相关图像内容的影响。为了解决这个问题，我们提出了可变形卷积网的重新表述，通过提高建模能力和更强的训练，提高了其关注相关图像区域的能力。通过更全面地集成网络内的可变形卷积，并引

DCN v1即 Deformable Convolutional Networks，是微软研究研究院发表在 ICCV 2017上的一篇文章。 视觉识别（例如对象检测和语义分割）中的一个关键挑战是如何适应物体尺度、姿态、视角和零件变形中的几何变化或模型几何变换。卷积神经网络（CNN）构建模块中为固定几何结构： 卷积单元在固定位置对输入特征图进行采样；池化层以固定比率降低空间分辨率；RoI（感兴趣区

注意：本实验仅为个人学习笔记记录，如有不足，愿各位友友们积极批评指正~ 拓扑：  说明： R1：g 0/0:192.168.1.1/24g 0/1:10.1.1.1/24tunnel 1:172.16.1.1/24R2:g 0/0:192.168.2.1/24g 0/1:10.1.1.2/24tunnel 1:172.16.1.2/24 配置思路： R

目录 IPv4三层功能配置 一、组网说明 二、组网图 三、配置步骤 IPv4路由典型配置-RIP 一、组网说明 二、组网图 三、配置步骤 四、注意事项 IPv4路由典型配置-OSPF 一、组网说明 二、组网图 三、配置步骤 IPv4路由典型配置-BGP 一、组网说明 二、组网图 三、配置步骤 四、注意事项 IPv6三层功能配置 一、组网说明 二、组网图

一、概述 网络环境建设项目的目标是要建设一套安全可靠、性能领先的无线网络系统，能够良好支撑协同工作平台。经过几年的建设，网络建设已经由大规模建设阶段逐步转入“建设与服务并重，着力深化应用”的新阶段。在此阶段，网络工作将进一步加大深化信息化应用实施力度，加强信息化培训和交流，进一步提升信息化绩效；充分注重以服务促建设、以应用促效益，更加注重信息化环境的建设。 二、需求与挑战 在信息化浪潮方兴未

目录 一.引言 二.模型简介 1.Embedding and stacking layer 2.Cross Network 2.1 模型架构分析 2.2 计算逻辑 2.3 W 权重由 Vector 转换为 Matrix 3.Combination output layer 三.模型实践 1.DCN Model 2.代码测试 四.模型思考 1.多项式近似 2.FM 交叉泛